基于深度神经网络的自适应波束形成算法

自适应波束形成技术是航天领域中的旁瓣抗干扰关键技术之一。当回波数据量增多时,传统的波束形成算法无法进行快速的处理,而应用深度神经网络模型对数据进行预训练可以快速的进行波束形成,因此根据波束形成原理利用分段训练方式设计深度神经网络,应用Leaky-ReLU激活函数、Adam优化算法和Dropout正则化方法提升深度神经网络的性能,提出了基于深度神经网络的自适应波束形成算法。仿真结果表明,相比于传统的LMS算法,在实验环境下,基于深度神经网络的自适应波束形成算法的计算速度约有7~8倍的提高。     

一种基于干扰信号特征子空间扩展的波束形成方法

针对线性约束 (LCMV)自适应波束形成算法 ,提出了一种基于加载技术和干扰信号子空间扩展技术的改进算法 (SLCMV) ,该方法克服了原有方法由于大期望信号和指向误差的存在 ,合成静态波束严重畸变的缺陷。理论分析和计算机仿真证明该方法具有良好的波束保形能力和稳健性     

改进的广义特征空间波束形成算法

常规的线性约束最小方差波束形成器在系统存在指向误差时性能会急剧下降。广义特征空间波束形成算法将线性约束法和特征空间法相结合,获得了较好的稳健性。但是这种方法只能在一定的指向误差范围内保持性能稳定,当指向误差较大而使期望信号落在预定波束主瓣边缘时,其性能将严重恶化。对广义特征空间波束形成算法进行改进,提出一种对较大指向误差也具有稳健性的波束形成方法,方法利用矢量旋转法对预定导向矢量进行校正,用校正后的导向矢量替换原算法中的预定导向矢量,以获得权向量。计算机仿真证实了方法的有效性。     

一种高分辨率的基于特征空间的广义波束形成算法

针对GEIB算法性能严重受到阵列空间方向分辨率的影响问题提出一种高分辨率的波束形成HRGEIB算法。HRGEIB算法的基本思想是在GEIB的基础上引入频域滤波器,将频域滤波和空域滤波有效结合,以解决上述GEIB算法存在的问题。首先描述HRGEIB算法的原理,并且证明该算法能够在频域-空域的二维空间抑制干扰信号,提高GEIB算法的性能。然后,通过大量仿真实验考察HRGEIB算法的频域-空域自适应滤波特性,最后对算法中重要的参数进行讨论并且给出选择的方法。     

基于线性预测和空间平滑的自适应波束形成技术

结合虚拟阵元扩展和协方差矩阵解相干提出了一种相干信号环境下的自适应波束形成方法,与经典的前后向空间平滑自适应波束形成算法相比,它不仅实现了协方差矩阵解相干,而且没有损失阵列孔径和增益,同时得到更高的输出信干噪比(SINR).计算机仿真验证了该算法的有效性.     

基于阵列流型分离的稳健自适应波束形成

在较少的采样数或期望信号指向存在误差的情况下,传统的自适应波束形成算法的性能会受到较大影响。基于阵列流型分离的思想,提出一种新的自适应波束形成方法,可以在较少的采样数或期望信号指向存在误差时获得较稳健的性能。数值仿真证明了方法的有效性。     

基于双子空间跟踪及盲波束形成的GNSS抗干扰算法

根据全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite Systems, GNSS）卫星信号粗捕获（C／A）码的相关峰特点,提出基于双子空间跟踪及盲波束形成的GNSS抗干扰算法。首先通过噪声子空间跟踪将接收信号投影到噪声子空间进行干扰抑制,提高接收信号信干比（SIR）。然后利用指定卫星C／A码与干扰抑制信号进行相关运算,增强指定卫星信号的信噪比（SNR）,结合一维信号子空间跟踪,获取指定卫星导向矢量,实现对干扰抑制信号形成波束指向的目的。本算法不需要知道传输的导航符号以及卫星方位,是一种盲自适应算法。由于采用低运算复杂度的子空间跟踪方法,降低了抗干扰接收机的运算负担,保证了算法的实时性要求。最后通过实验仿真验证了提出算法能够有效地对抗强干扰以及增强GNSS信号。     

自适应波束形成技术的发展与现状研究

介绍了自适应波束抗干扰技术的发展历程,以及各种自适应波束形成算法的原理和特点,讨论了自适应波束抗干扰技术的应用情况,探讨了该技术在工程应用上面临的主要问题以及解决途径和方法。     

相干条件下自适应波束形成性能研究

在相干干扰的条件下，推导了MMSE，LCMV两种波束形成器的输出信号情况。理论推导证明了基于MMSE准则的波束形成器，具有良好的输出信干噪比(SINR)，而基于LCMV准则的波束形成器输出信号完全被湮没于噪声干扰中的原理。仿真结果进一步显示了这种分析推导的正确性。     

自适应数字波束形成的格式滤波算法

从矢量空间分析的角度，分析了格式滤波算法在自适应波束形成中的应用，以空间正交化原理为基础，得到了一种新的递推型格式滤波算法，使格式滤波器的阶次降为原来的一半，从而较少地减少了算法的运算量以及简化了硬件结构。     

非圆信号虚拟阵列波束形成算法

利用非圆信号的实值特性,提出了一种利用信号共轭扩展阵列孔径的虚拟阵列构成方法,将其应用在自适应波束形成中,对其波束形成的性能进行了分析和改进,并提出了一种快速的实现方法。该虚拟阵列的构造方法能同时保留时间信息和方位信息,用于自适应波束形成中,可以改善波束图形状,提高阵列增益,对抗超自由度干扰。计算机仿真验证了该方法的优越性。     

一种基于自适应波束形成的导引头抗干扰方法

传统的反辐射雷达导引头天线通常具有较宽的波束,且具有固定的波束方向图,这就必然导致不同空域的目标辐射信号和干扰信号同时进入导引头接收系统,严重影响导引头的测向性能,无法适应未来复杂电磁环境下工作的需要.为此,提出一种基于自适应数字波束形成技术的主动抗干扰方法,并研究该方法在导引头系统中应用的可行性.仿真结果表明,采用该...     

基于位置信息的波束成形算法及中断性能分析

随着全球定位系统技术的发展,无线通信系统中发射端能够较为准确地获取接收端的位置信息。在此背景下,提出了基于接收端位置信息的波束成形码本设计方案,并分析了系统在该方案下的中断性能。首先,在莱斯衰落信道模型下,根据接收端的最大信噪比准则得到发射端的最佳波束成形权矢量。其次,给出均匀线阵天线模型下的波束成形码本设计方案。然后,推导出该方案下的中断概率表达式。最后,利用MATLAB软件仿真验证了该方法的有效性,并检验了相关参数对系统性能的影响。仿真结果表明,发射天线的数目和码本长度越大,阵列波束的指向就越精确,由此可以提高系统的中断概率和性能。所提算法可用于下行链路预处理,通过码本索引的方式,减少了通信系统中信令的开销和对信令的依赖。     

基于自适应遗传算法的飞行器气动参数辨识

为了克服传统辨识算法的缺点，把自适应遗传算法作为辨识算法，进行飞行器的非线性气动参数的最大似然仿真辨识。在仿真辨识中，加入了零均值高斯分布的随机观测噪声。辨识结果比较满意，表明白适应遗传算法具有良好的优化性能，是进行气动参数辨识的一种实用的辨识算法。     

基于自适应网格密度聚类的雷达信号分选算法

针对现有网格聚类中网格划分方法不能较好地适应所有数据分布、网格边界处理精度低等问题,提出基于自适应网格密度聚类的雷达信号快速分选算法.该算法首先引入了网格均匀度的概念,然后给出了自适应网格划分技术和网格均匀度的计算方法,最后进行均匀度可达聚类.该算法能自适应地发现不同密度的类及其边界,适合处理大规模侦察数据集.仿真实验表明该算法能有效适用于雷达信号分选.     

GPS自适应调零天线中功率反演算法的数字实现

主要介绍了功率反演(PI)算法的基本原理和主要特性,以及在数字电路中的设计方法和功能实现。数字处理和软件控制使得系统灵活性好,功能丰富。     

基于改进混沌粒子群算法的发射波束控零

建立天线方向图综合控零模型,构造了一种适合方向图多指标优化的非线性目标函数。针对粒子群算法的快速收敛及全局最优的强搜索特点,应用混沌系统的遍历性和强随机性对算法进行改进,形成混沌粒子群算法,将其应用于发射波束方向图控制,实现了任意指定零陷深度要求的方向图控制。仿真结果验证了改进算法的优越性。     

一种改进的宽带数字多波束形成技术

宽带数字多波束形成技术能够获得较高的空间增益和空域分辨率,是现代电子侦察领域的重要研究方向.但是宽带波束形成技术的实现存在信号处理复杂度高、系统功耗大的问题,给电子侦察系统的设计和应用提出了较大的考验.提出了一种通过频域方式实现时域宽带数字波束形成器的方案,能够在宽带、多波束的应用场景中有效降低系统的实现复杂度和功耗.